[22p-52A-1~17] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

14:45 〜 15:00奨励賞エントリー

[22p-52A-7] グラフニューラルネットワークとモンテカルロサンプリングを用いた誘電率予測

〇(M2)島野 雄帆¹、Alex Kutana¹、旭 良司¹ (1.名大工)

キーワード：

マテリアルズインフォマティクス,グラフニューラルネットワーク,モンテカルロサンプリング法

ドーピングしたルチル型TiO₂が巨大な誘電率を発現する材料(CP材料)として注目を集めている。第一原理計算と機械学習により、局所構造の歪と誘電率の増大に相関があることを見出した。またグラフニューラルネットワークとモンテカルロサンプリング法により、大規模セルの誘電率の期待値を求める手法を構築し、共ドープ材料における誘電率の温度およびドーピング濃度依存性を明らかにした。